数据挖掘与智能决策技术简介.pptx
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数据挖掘与智能决策技术简介(ppt 57页)
这一定义包括好几层含义:数据源必须是真实 的、海量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知 识;发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不 要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发 现问题。
数据挖掘定义
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其 主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行 抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取 辅助商业决策的关键性信息。
Age: 40 - 60 80% VIP
Attributes = {Outlook, Temperature, Humidity, Wind} PlayTennis = {yes, no}
Outlook
sunny
rain
overcast
Humidity
yes
high
normal
Wind
strong
statutory holidays
<=10
wage increase first year
<= 4
>4
bad good
图 公司福利条件决策树示例
根据加薪百分比、工作时长、法定节假日、及医疗 保险三个属性来判断一个企业的福利状况(good或bad)。
网络分析
对象 关系 网络
角色 强弱
缺失
小群体
路径
CURE算法－Data Partitioning and Clustering
s = 50 p=2 s/p = 25
y
x
y
y
s/pq = 5
y
y
x x
x x
CHAMELEON算法
Construct Sparse Graph
Partition the Graph
数据挖掘定义
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其 主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行 抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取 辅助商业决策的关键性信息。
Age: 40 - 60 80% VIP
Attributes = {Outlook, Temperature, Humidity, Wind} PlayTennis = {yes, no}
Outlook
sunny
rain
overcast
Humidity
yes
high
normal
Wind
strong
statutory holidays
<=10
wage increase first year
<= 4
>4
bad good
图 公司福利条件决策树示例
根据加薪百分比、工作时长、法定节假日、及医疗 保险三个属性来判断一个企业的福利状况(good或bad)。
网络分析
对象 关系 网络
角色 强弱
缺失
小群体
路径
CURE算法－Data Partitioning and Clustering
s = 50 p=2 s/p = 25
y
x
y
y
s/pq = 5
y
y
x x
x x
CHAMELEON算法
Construct Sparse Graph
Partition the Graph
1-数据挖掘简介PPT课件
数据挖掘案例
基金会数据挖掘案例
基本情况
项目情况：对60人发出家庭箱项目邀请，有11人响应 目标：预测哪些人对家庭箱项目产生响应—建立分类模型 字段信息：捐赠人名、捐赠金额、捐赠次数、区域、职业、 地址、邮编、联系电话、回信时间、性别、年龄等12个字 段信息
Jef is YES!
物以类聚，人以群分
人为地选取细分维度
– 客户价值 – 地域 – 活跃程度 – ……
市场
维度灾难的发生
– 维度增长 – 细分数目指数增长 – 人脑仅能处理有限
的维度
聚类示意
基于欧氏距离的三维空间中的聚类
d(i, j) (| xi x j |2 | yi y j |2 | zi z j |2)
海量
多样性
互联网搜索、手机通 话记录及传感器网络 等造成了数据的多样 性。
数据被创建和移动的 速度越来越快。
特征
高速
易变性
大数据具有多层结构， 意味着大数据会呈现 出多变的形式和类型。
什么是数据挖掘?
数据挖掘是大数据应用的一项关键技术。然而当人类还 在茹毛饮血的上古时代早已进行着数据挖掘的行为
为了快速并准确捕获猎物，人类的祖先必须细心观察猎物的 习性、预测猎物的行为，才能战胜猎物、存活下去
[不分类：答案(2)] 若你的老板想要知道，会来我们店里消费的顾客有那几种类型？ 你应该利用下列那一个算法，来解答你老板的困惑？ (1) Apriori (2) EM (3) Neural Network (4) Logistic Regression
[不分类：答案(1)] 罗吉斯回归(Logistic Regression)算法，可用来解决何种问题？ (1) 分类(Classification) (2) 分群(Clustering) (3) 关联(Association) (4) 序列型样(Sequential Pattern)
商业智能与数据挖掘技术详述PPT(61张)
20.05.2019
12
例：宝钢的DM
1. 技术部要求：就某钢种找到一组生产条件，通过调整化 学成分或轧制参数，提高断裂延伸率，降低抗拉强度。
2. 数据预处理：从数据集市中，找出15000条质量记录。 3. DM方法：聚类分析。 4. 结论： （1）钢材两项性能指标与温度和两种元素含量有关。 （2）增加该两项元素含量可实现两项目标。 5.效益：技术部工程师建议：
第二层节点 枝 属性值
no
yes 叶节点(目标变量)
问题：某公司根据以往的销售经验，整理出了关于是否给予客 户销售折扣的记录，如表所示。试根据这些记录，运用ID3算法：
计算目标变量“是否给予折扣”的信息熵；
通过计算确定在根节点上的分割变量；
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40
二、基本概念
1. 决策树：通过一系列规则对数据进行分类的工具。 特点：将数据的分类规则可视化。
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35
(3)根据是否允许同一维在规则的左右方同时出现，
多维关联规则：维间关联规则（不允许） 混合维关联规则（允许）
年龄（X，“20...30”）∧职业（X,“学生”）==> 购买(X，“笔 记本电脑”) 。 年龄、职业、购买，没有一个维是重复出现的，故是维间 关联规则。
年龄（X，“20...30”）∧购买(X，“笔记本电脑”) ==> 购买(X， “打印机”)。 年龄、购买，且购买出现过两次，故是混合维关联规则。
消息：Oracle2007/4/18以29亿美元收购商业智能软 件商Hyperion Solutions。 它将该公司软件与自己的商 业智能和分析工具软件整合起来，以提高客户的规划、预 算、运营分析等管理能力。
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数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件
Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose,
《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域的应用》 数据挖掘指的是一种态度，它表明商业活动应该基于认知，分析获得的决 策比没有任何分析所得的决策好得多，经过测算的结果更有利于商业盈利。
• SAS 软件研究所对数据挖掘所下的定义是：
数据挖掘是按照既定的业务目标， 对大量的企业数据进行探索、揭示隐 藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
国内数据挖掘研究进展
• 1993年国家自然科学基金首次支持我们对该 领域的研究项目。
• 2019年度的国家社会科学基金在统计学类中
首次对该领域的研究予以支持。
• 全国数据库学术会议(NDBC，National DataBase Academic Conference)
• 重要的杂志有计算机学报、软件学报和计算机 研究与发展等。
• KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA.
• KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA.
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
数据挖掘概述课件
（5）建立模型
对建立模型来说要记住的最重要的事是它是一个反复的过程。需要仔细考 察不同的模型以判断哪个模型对你的商业问题最有用。
为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的 “训练—验证”协议。有时也称此协议为带指导的学习。验证方法主要分为:
技术上的定义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量 的、不完全的、有噪声的、模糊的、 随机的实际应用数据中, 提取隐含在 其中的、人们事先不知道的、但又是 潜在有用的信息和知识的过程。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理 技术, 其主要特点是对商业数据库 中的大量业务数据进行抽取、转换、 分析和其他模型化处理, 从中提取 辅助商业决策的关键性数据。
英国电信需要发布一种新的产品, 需要通过直邮的方式向客户推荐 这种产品。。。。。。
使直邮的回应率提高了100％
零售商店
GUS日用品零售商店需要准确 的预测未来的商品销售量, 降低 库存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
税务局
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
在记录级提供历史 性的、动态数据信
息
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
数据挖掘是多学科的产物
数据库技术
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
人工智能
高性能计算
数据挖掘就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程 序, 并把这些高深复杂的技术封装起来, 使人们不用自己掌 握这些技术也能完成同样的功能, 并且更专注于自己所要 解决的问题。
数据挖掘算法介绍ppt课件
❖ 粗糙集对不精确概念的描述方法是：通过上近似概念和 下近似概念这两个精确概念来表示；一个概念（或集合 ）的下近似指的是其中的元素肯定属于该概念；一个概 念（或集合）的上近似指的是其中的元素可能属于该概 念。
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
数据挖掘决策树PPT(自己制作)
可解释性
决策树产生的结果易于理 解，有助于企业做出更好 的决策。
02
决策树算法
ID3算法
ID3算法是由Ross Quinlan提出的， 是决策树学习中最经典的算法之一。
ID3算法采用自顶向下的贪心搜索策 略，从根节点开始不断向下分裂，直 到满足停止条件。
ID3算法的核心思想是通过信息增益 来选择划分属性，使得每个划分出来 的子节点能够最大程度地纯度。
要点二
详细描述
特征选择的目标是选择与目标变量最相关、最具预测力的 特征子集。常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌 入法。过滤法基于特征的统计属性或信息增益来评估特征 的预测能力，包装法使用递归特征消除或子集搜索来选择 最佳特征子集，而嵌入法则将特征选择与模型构建相结合 ，在模型训练过程中自动选择特征。
数据挖掘决策树ppt( 自己制作)
目 录
• 引言 • 决策树算法 • 数据预处理 • 决策树构建与优化 • 决策树评估与部署 • 决策树应用案例
01
引言
数据挖掘的定义与重要性
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有 用信息的过程，这些信息可以用 于决策支持、商业智能等。
重要性
随着大数据时代的来临，数据挖 掘已经成为企业和组织获取竞争 优势的关键手段。
交叉验证
定义
将数据集分成若干个子集， 每个子集用于验证模型性 能，通过多次验证得到模 型性能的平均值。
作用
减少模型过拟Biblioteka 和欠拟合 的风险，提高模型泛化能 力。
方法
K折交叉验证、留出交叉验 证等。
决策树部署与使用
数据预处理
对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以提高模型性能。
特征选择
商业智能与数据挖掘PPT课件
OLAP（On-Line Analytical Processing ）：用多维 概念视图对信息进行多角度、多层次的灵活分析。
客户端个性化统计分析：用户使用各类BI工具，如SAS 、SPSS、Minitab、Microsoft Reporting等，进行日 常报表编制、数据分析。
数据挖掘（Data Mining）：找出数据中隐藏的模 式，构造分析模型，进行分类和预测，并用可视 化工具提供挖掘结果。
企业信息化的三个层次
决策的信息化：通过对那些信息化的原始数 据进行科学地加工处理，运用一定的计算模 型和工具进行科学地统计分析，从而起到对 管理和决策的支持作用。
管理的信息化：通过网络将原先流程所设计岗 位员工的工作通过计算机来实现以提高业务处 理的效率，从而提高企业的整体劳动生产率。
数据的信息化：将企业的所有信息都以数字化的 方式保存起来，并实现简单的查询和处理。
宝 钢 股 份 整 体 信 息 系 统
宝钢企业信息门户
采购供应链管理
企业工作流系统 （企业信息门户）
公司ERP系统
公司主干网
生产控制计算机 过程控制计算机
基础自动化
电子商务在线 宝钢在线
产销供应链管理 数据仓库及 决策支持系统
.
17
查询 报表 CRM DSS EIS OLAP客户端 DM
数据仓库构建
分段数据存储
数据仓库管理
MES/ OLTP 其它数据
ETL(抽取, 转换, 加载)
数据仓库, 模型
企业 数据仓库
数据集市 数据集市
数据分析
查询及报表
OLAP
用户
企业门户
数据挖掘
Business Modeling
.
客户端个性化统计分析：用户使用各类BI工具，如SAS 、SPSS、Minitab、Microsoft Reporting等，进行日 常报表编制、数据分析。
数据挖掘（Data Mining）：找出数据中隐藏的模 式，构造分析模型，进行分类和预测，并用可视 化工具提供挖掘结果。
企业信息化的三个层次
决策的信息化：通过对那些信息化的原始数 据进行科学地加工处理，运用一定的计算模 型和工具进行科学地统计分析，从而起到对 管理和决策的支持作用。
管理的信息化：通过网络将原先流程所设计岗 位员工的工作通过计算机来实现以提高业务处 理的效率，从而提高企业的整体劳动生产率。
数据的信息化：将企业的所有信息都以数字化的 方式保存起来，并实现简单的查询和处理。
宝 钢 股 份 整 体 信 息 系 统
宝钢企业信息门户
采购供应链管理
企业工作流系统 （企业信息门户）
公司ERP系统
公司主干网
生产控制计算机 过程控制计算机
基础自动化
电子商务在线 宝钢在线
产销供应链管理 数据仓库及 决策支持系统
.
17
查询 报表 CRM DSS EIS OLAP客户端 DM
数据仓库构建
分段数据存储
数据仓库管理
MES/ OLTP 其它数据
ETL(抽取, 转换, 加载)
数据仓库, 模型
企业 数据仓库
数据集市 数据集市
数据分析
查询及报表
OLAP
用户
企业门户
数据挖掘
Business Modeling
.
大数据时代的数据挖掘与商务智能(一)ppt课件
下一步，将通过云计算的模式来组织存储和处理相关数据。
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
13
第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
4
第一部分
大数据的时代背景
5
大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
6
“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
7
无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
20
无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
21
生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
13
第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
4
第一部分
大数据的时代背景
5
大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
6
“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
7
无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
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无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
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生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
数据挖掘与智能决策系统
数据挖掘与智能决策系统在当今信息爆炸的时代，数据不再仅仅是个人和公司的资产，它已经成为一种重要的资源，扮演着不可或缺的角色。
由此，数据挖掘的概念和智能决策系统的开发应运而生。
数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式和知识的技术，而智能决策系统则是基于此技术的应用，能够为人们做出更明智的决策。
本文将深入探讨数据挖掘和智能决策系统的概念、应用以及未来的发展方向。
首先，我们来了解数据挖掘。
数据挖掘是一种借助各种算法和技术从大型数据集中提取出有价值的信息的过程。
在世界各个领域中，数据挖掘已经被广泛应用，包括营销、金融、医疗、社交媒体等。
它可以帮助企业发现消费者的行为模式，为金融机构提供风险评估，辅助医生进行疾病预测，还可以通过研究社交媒体上的大数据来了解用户的喜好和需求。
数据挖掘的核心技术包括分类、聚类、关联和预测等。
通过这些技术，数据挖掘可以帮助人们发现隐藏在海量数据背后的规律，从而做出更明智的决策。
接下来，我们来讨论智能决策系统。
智能决策系统是基于数据挖掘技术的应用，它能够辅助人们在面对复杂问题时做出决策。
智能决策系统一般包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、知识表示和决策生成等步骤。
通过收集和整理大量的数据，系统可以通过数据预处理来清洗和去噪，确保数据的准确性和可靠性。
接下来，数据挖掘过程将应用各种算法和模型来提取有意义的特征和规律。
在知识表示阶段，系统会将得出的知识以可读或可视化的形式呈现给用户，方便用户理解和利用。
最后，决策生成阶段根据挖掘得到的知识和规律，系统会产生一系列的决策方案供用户参考。
智能决策系统的目标是帮助人们减少决策的不确定性和盲目性，提高决策的准确性和效率。
然而，随着技术的不断进步，数据挖掘和智能决策系统也在不断发展。
未来，数据挖掘将会面临更大的挑战和机遇。
首先，随着大数据的不断涌现，数据挖掘需要更强大的算法和工具来处理和挖掘这些海量数据。
其次，数据的多样性和复杂性也给数据挖掘带来了新的问题，需要创新性的方法来解决。
数据挖掘PPT全套课件
记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘
数据挖掘技术与智能决策应用
数据挖掘技术与智能决策应用随着信息化与智能化的发展进程，数据挖掘技术越来越成为业界、学界等多个领域的关注热点。
数据挖掘技术，简单来讲就是从大量数据中提取有价值的信息，这些信息能够用于解决实际问题的决策预测、业务优化等多个方面。
数据挖掘技术的应用非常广泛，如在医疗、金融、电商等领域都有着广泛的应用。
如医疗领域中利用数据挖掘技术，能够实现对医疗记录的复杂分析，从中挖掘出有关疾病的相关信息，以及帮助疾病的及早发现等等。
而在电商领域中，数据挖掘技术可以解决大量的信息不对称问题，帮助在海量数据中寻找具有商业价值的信息，从而进行数据分析和商业决策。
现在，随着人工智能技术的迅猛发展，数据挖掘技术也成为人工智能中极为重要的领域之一，许多人工智能技术包括计算机视觉、自然语言处理等等技术，必须基于大量数据开展研究和应用，而数据挖掘技术则为这些技术提供了有力的数据分析支持。
值得注意的是，数据挖掘技术虽然应用广泛，但实际上并不是一种简单的、单一的技术，而是由众多技术组合而成的。
通常，数据挖掘技术涉及到数学方法、统计学方法、模式识别、自然语言处理、机器学习等多个领域。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析、关联分析、异常值检测等等。
聚类分析是将数据分组到小数目的类别中，使得每个类别内的数据项都比类别外的数据项有着更小的相似性。
聚类分析在很多实际应用中非常有效，如在市场营销研究、在线广告投放等领域中，聚类分析可以帮助公司更好地了解消费者和用户，从而优化广告投放等业务。
而分类分析则是一个分类模型，其目的是根据观测数据建立模型，预测未知数据的类别。
通过分类分析，可以对许多未知数据进行自动分类，列如车载导航、垃圾邮件拦截等应用。
关联分析则可以挖掘出不同的事物之间的关联性，如常见的“马蜂夹”或者“啤酒和尿布”的例子。
这些都是典型的关联分析应用。
异常值检测则是通过检查数据项是否异常，剔除或者分析异常数据项，以便更好地研究数据的结构和特征。
决策支持系统数据挖掘概述PPT教案
要构造分 类器， 需要有 一个训 练样本 数据集 作为输 入。
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三.聚类
聚类是把 一组个 体按照 相似性 归成若 干类别 ，即“ 物以类 聚”。 它的目 的是使 同一类 别的个 体之间 的距离 尽可能 的小， 而不同 类别上 的个体 间的距 离尽可 能的大 。聚类 方法包 括统计 方法、 机器学 习方法 、神经 网络方 法和面 向数据 库的方 法。
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2.数据仓库的元数据
关于数据仓库使用的元数据
（4）
① 元数据告诉数据仓库中有什么数据，它们 是从哪儿来的，即如何按主题查看数据仓 库的内容；
② 元数据提供已有的可重复利用的查询语言 信息。
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2.数据仓库的元数据
元数据的作用——DW的核心
（5）
① 定位数据仓库的目录作用； ② 数据从业务环境向数据仓库传送时数据的目
二.数据仓库的概念
1.W.H.Inmon
是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数 据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。
面向主题 集成 稳定 随时间变化
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2.SAS软件研究所的观点
DB数据
细节的 在存取时准确的
可更新的 操作需求事先可知道
事务驱动 面向应用 一次操作数据量小 支持日常操作
决策支持系统数据挖掘概述
会计学
1
第二节 数据挖掘技术
4.2.1 数据挖掘概述 4.2.2 数据挖掘基本过程与步骤 4.2.3 数据挖掘的任务与挖掘方法 4.2.4 数据挖掘与数据仓库的关系
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第三节 联机分析处理技术
4.3.1 基本概念 4.3.2 OLAP的数据组织 4.3.3 OLAP的多维数据分析方法 4.3.4 OLAP的发展
数据库中的数据挖掘与智能决策
数据库中的数据挖掘与智能决策数据挖掘是指通过对大量数据的分析和研究，从中发现潜在的规律、关联和模式。
在数据库中进行数据挖掘，可以帮助企业和组织发现隐藏在数据中的有用信息，用于决策制定和业务优化等方面。
随着科技的不断进步，智能决策系统也逐渐成为现实，它为企业的管理层提供准确的决策支持。
在数据库中进行数据挖掘需要考虑以下几个方面。
首先，数据预处理是数据挖掘的第一步。
由于数据库中的数据通常是混乱和不完整的，需要清洗和转换才能进行有效的数据挖掘。
数据预处理的主要任务包括去除重复数据、填充缺失值、解决数据不平衡等。
只有经过预处理的数据，才能保证挖掘出的规律和关联的准确性和可靠性。
其次，选择合适的数据挖掘算法是数据挖掘的核心。
数据库中的数据可能存在很多不同的模式和规律，需要根据不同的需求和目标选择合适的算法来挖掘。
常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法、预测模型等。
对于数据库中的大规模数据，需要使用高效的算法和技术来保证挖掘的效率和准确性。
同时，有效的数据可视化和分析工具也非常重要。
通过将挖掘到的数据规律和关联以直观的图表形式展示，可以帮助用户更好地理解和利用挖掘结果。
数据可视化和分析工具可以让用户根据需要自定义查询和可视化方式，进一步发现和挖掘数据中的价值。
这种交互式的分析方式可以提高数据挖掘的效果和用户的参与度。
除了数据挖掘技术，数据库中的智能决策也是非常重要的。
智能决策是指利用现代计算机技术和算法，根据数据分析和挖掘的结果，辅助决策者进行决策和预测。
通过利用数据库中的数据进行智能决策，可以提供准确和实时的数据支持，帮助决策者更好地理解和把握决策的关键因素。
智能决策系统在企业管理中有着广泛的应用。
例如，在市场营销中，通过分析客户数据，挖掘出客户的购买偏好和行为模式，可以帮助企业进行目标营销和个性化推荐；在供应链管理中，通过分析各个环节的数据，将全链路的信息进行整合和优化，实现供应链的智能决策和协同管理；在金融领域，通过挖掘历史交易和市场数据，可以建立风险评估模型，辅助投资决策和资产配置策略。
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多维数据
• Sales volume as a function of product, month, and region
Dimensions: Product, Location, Time Hierarchical summarization paths
Industry Region Year Category Country Quarter Product City Month Week
OLAP的定义和特点
OLAP与OLTP的区别
（1）OLTP主要面向公司职员;OLAP则主要面向公司 领导者。
（2）OLTP应用主要是用来完成客户的事务处理， 其数据基础是操作型数据库，如民航订票系统、 银行储蓄系统等等，通常需要进行大量的更新操 作，同时对响应时间要求较高;而OLAP是以数据仓 库或数据多维视图为基础的数据分析处理，是针 对特定问题的联机数据访问和分析，它一般不对 仓库数据作修改处理，而只是查询，其应用主要 是对客户当前及历史数据进行分析，辅助领导决 策，其典型的应用有对银行信用卡风险的分析与 预测、公司市场营销策略的制定等，主要是进行 大量的查询操作，对时间的要求不太严格。
OLAP的定义、特点
OLAP（On-Line Analysis Processing）定义
是数据仓库上的分析展示工具，它建立在数据 多维视图的基础上。
OLAP的主要特点
一是在线性(On Line)，体现为对用户请求的快 速响应和交互式操作；
二是多维分析(Multi_Analysis)，这是OLAP技 术的核心所在。
随后，在1991年、1993年和1994年都举行KDD 专题讨论会，汇集来自各个领域的研究人员和应 用开发者，集中讨论数据统计、海量数据分析算 法、知识表示、知识运用等问题。最初，数据挖 掘是作为KDD中利用算法处理数据的一个步骤，其 后逐渐演变成KDD的同义词。
数据挖掘定义
技术角度的定义
数据挖掘（Data Mining)是从大量的、不完 全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据 中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但 又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘 相近的同义词包括：数据融合、数据分析和决策 支持等。
这一定义包括好几层含义:数据源必须是真实 的、海量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知 识;发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不 要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发 现问题。
数据挖掘定义
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其 主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行 抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取 辅助商业决策的关键性信息。
背景
数据挖掘是八十年代投资AI研究项目失败后 ，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴的，
面向商业应用的AI研究。(AI(Artificial Intelligence，人工智能) )
1989年8月，在美国底特律召开的第11届国际 人工智能联合会议的专题讨论会上首次出现数据 库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）这一术语。
Office Day
Month
Product
立方体实例
TV 1Qtr PC VCR sum
Date
2Qtr 3Qtr
Total annual sales 4Qtr sum of TV in U.S.A.
U.S.A
Canada
Country
数据挖掘与智能决策技术简介
背景
二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速 度急剧增长—据估计，每二十个月将增加一倍 。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数 据（信息）。目前的数据库系统虽然可以高效 地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无 法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现 有的数据预测未来的发展趋势。为了充分利用 现有信息资源，从海量数据中找出隐藏的知识 ，数据挖掘技术应运而生并显示出强大的生命 力。
数据仓库的定义
数据仓库是决策支持系统（ Decision Support System， DSS， DSS）的基础。
在数据仓库中只有单一集成的数 据源，并且数据是可访问的。所以与 传统数据库相比，在数据仓库环境中 DSS分析员的工作将较为容易。
数据仓库的组成
一个数据仓库的大小一般都是在100GB以上 通常，数据仓库系统应该包含下列程序： （1）抽取数据与加载数据 （2）整理并转换数据（采用一种数据仓库适用
简言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据 分析方法。因此，数据挖掘可以描述为:按企业既 定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析 ，揭示隐藏的、未知的或验证己知的规律性，并 进一步将其模型化的有效方法。
数据仓库的定义
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题 的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据 集合。
的数据格式） （3）备份与备存数据 （4）管理所有查询（即将查询导向适当的数据 源）
数据仓库的组成数据来自信息经营数据 外部数据
加载 管理 器
详细信息
集合信息
查询 管理 器
元数据
仓库管理器
决策
数据查询 CLAP工具 CLAP工具
OLAP的定义、特点
60年代，关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型 ，促进了联机事务处理 (OLTP)的发展(数据以表格 的形式而非文件方式存储)。
此定义由最为权威的、被称为“数据仓库 之父”的William H. Inmon 先生给出。
决策支持：从数据库到数据仓库到数据集市到……
数据内容
数据库名（数据 库内容描述） 注意： • 信息的完整性； • 相关业务人员达 成共识。
业务人员确定
主题 数据库
计算机内 数据标准化
数据结构
……...
I T人员确定
1993年，E.F.Codd提出了OLAP概念，认为OLTP已不 能满足终端客户对数据库查询分析的需要，SQL对大 型数据库的简单查询也不能满足终端客户分析的要 求。客户的决策分析需要对关系数据库进行大量计 算才能获得结果，而查询的结果并不能满足决策者 提出的需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和 多维分析的概念，即OLAP。